10次元でもいける？
はい、ロジスティック回帰は10次元のデータにも適用できます。実際、ロジスティック回帰は特徴量の数に制約はありません。特徴量が増えると、モデルの複雑さが増すため、過学習のリスクが高まる可能性がありますが、適切な正則化手法を使用することでこれを緩和することができます。
10次元のデータの場合、ロジスティック回帰は10次元空間内でクラスを分割する境界を見つけようとします。このような多次元のデータでは、データの可視化が困難になることがありますが、ロジスティック回帰はデータの特徴量間の関係を学習し、分類タスクを実行するのに役立ちます。